Respuesta corta: El código asistido por IA suele leerse con una claridad excepcionalmente ordenada y típica de un manual: formato consistente, nombres genéricos, mensajes de error educados y comentarios que reiteran lo obvio. Si le faltan elementos prácticos (lenguaje de dominio, restricciones complejas, casos extremos), es una señal de alerta. Al anclarlo en los patrones de tu repositorio y probarlo frente a los riesgos de producción, se vuelve confiable.
Conclusiones clave:
Comprobación de contexto : si los términos del dominio, las formas de los datos y las restricciones no se reflejan, trátelo como algo riesgoso.
Pulido excesivo : cadenas de documentación excesivas, estructura uniforme y nombres insulsos pueden indicar una generación genérica.
Disciplina de error : Esté atento a capturas de excepciones amplias, fallas absorbidas y registros vagos.
Recorte de abstracción : elimine ayudantes y capas especulativas hasta que solo quede la versión correcta más pequeña.
Pruebas de realidad : agregan pruebas de integración y de casos extremos; exponen rápidamente los supuestos de un “mundo limpio”.
La programación asistida por IA está en todas partes ahora ( Encuesta para desarrolladores de Stack Overflow 2025 ; GitHub Octoverse (28 de octubre de 2025) ). A veces es excelente y te ahorra una tarde. Otras veces es… sospechosamente pulida, un poco genérica, o "funciona" hasta que alguien pulsa el botón que nadie ha probado 🙃. Esto nos lleva a la pregunta que la gente sigue planteando en revisiones de código, entrevistas y mensajes privados:
Cómo suele lucir el código de IA
La respuesta directa es: puede parecerse a cualquier cosa. Pero hay patrones: señales sutiles, no evidencia judicial. Piénsalo como adivinar si un pastel proviene de una panadería o de la cocina de alguien. El glaseado puede ser demasiado perfecto, pero también algunos reposteros caseros son simplemente terriblemente buenos. La misma sensación.
A continuación, se muestra una guía práctica para reconocer huellas dactilares de IA comunes, comprender por qué ocurren y, lo que es más importante, cómo convertir el código generado por IA en un código en el que confiaría en producción ✅.
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1) Primero, ¿qué quieren decir las personas cuando dicen “código de IA”?
Cuando la mayoría de la gente dice "código de IA", generalmente se refieren a uno de estos:
-
Código redactado por un asistente de IA a partir de una solicitud (característica, corrección de errores, refactorización).
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Código completado en gran medida por autocompletar , donde el desarrollador presionó ligeramente pero no creó completamente.
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Código reescrito por IA para “limpieza”, “rendimiento” o “estilo”.
-
Código que parece provenir de una IA incluso si no es así (esto sucede más de lo que la gente admite).
Y aquí hay un punto clave: la IA no tiene un estilo único . Tiene tendencias . Muchas de esas tendencias surgen de intentar ser generalmente correcta, legible y segura, lo que, irónicamente, puede hacer que el resultado parezca un poco monótono.
2) Cómo suele lucir el código de IA: la imagen rápida lo dice 👀
Respondamos al titular de forma sencilla: cómo suele lucir el código de IA.
A menudo parece un código que dice:
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Muy ordenado, como un libro de texto : sangría consistente, formato consistente, todo consistente.
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Verbosidad de forma neutral : muchos comentarios “útiles” que no ayudan mucho.
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Sobregeneralizado : diseñado para manejar diez escenarios imaginarios en lugar de los dos reales.
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Ligeramente sobreestructurado : funciones de ayuda adicionales, capas adicionales, abstracción adicional... como preparar el equipaje para un viaje de fin de semana con tres maletas 🧳.
-
Falta el incómodo pegamento de los casos extremos que los sistemas reales acumulan (indicadores de características, peculiaridades heredadas, restricciones inconvenientes) ( Martin Fowler: Feature Toggles ).
Pero también —y lo repetiré porque importa— los desarrolladores humanos también pueden escribir así. Algunos equipos lo imponen. Otros son simplemente maniáticos del orden. Lo digo con cariño 😅.
Así que, en lugar de "detectar la IA", es mejor preguntarse: ¿se comporta este código como si hubiera sido escrito en contexto real? El contexto es donde la IA suele fallar.
3) Los carteles del “valle inquietante”: cuando todo está demasiado ordenado 😬
El código generado por IA suele tener cierto brillo. No siempre, pero sí a menudo.
Señales comunes de “demasiado ordenado”
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Cada función tiene una cadena de documentación incluso cuando es obvio.
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Todas las variables tienen nombres educados como
resultado,datos,elementos,carga útil,responseData. -
Mensajes de error consistentes que suenan como un manual: “Se produjo un error al procesar la solicitud”.
-
Patrones uniformes en módulos no relacionados , como si todo hubiera sido escrito por el mismo bibliotecario cuidadoso.
El sutil regalo
El código de IA puede parecer diseñado para un tutorial, no para un producto. Es como… usar un traje para pintar una valla. Una actividad muy apropiada, aunque un poco inadecuada para el atuendo.
4) ¿Qué hace que una versión del código de IA sea buena? ✅
Vamos a invertirlo. Porque el objetivo no es "atrapar a la IA", sino "lograr la calidad del barco"
Una buena versión de código asistido por IA es:
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Anclado en su dominio real (su nombre, sus formas de datos, sus restricciones).
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Alineado con su arquitectura (los patrones coinciden con el repositorio, no con una plantilla genérica).
-
Probado frente a sus riesgos (no solo pruebas unitarias de ruta feliz) ( Ingeniería de software en Google: Pruebas unitarias ; La pirámide de pruebas prácticas ).
-
Revisado con intención (alguien preguntó “¿por qué esto?”, no solo “si se compila”) ( Prácticas de ingeniería de Google: el estándar de revisión de código ).
-
Reducido a lo que necesitas (menos preparación imaginaria para el futuro).
En otras palabras, un buen código de IA se ve como... lo escribió tu equipo. O al menos, lo adoptó correctamente. Como un perro rescatado que ahora sabe dónde está el sofá 🐶.
5) La biblioteca de patrones: huellas dactilares de IA clásicas (y por qué ocurren) 🧩
Aquí hay patrones que he visto repetidamente en bases de código asistidas por IA, incluyendo algunos que he corregido personalmente. Algunos son correctos. Otros son peligrosos. La mayoría son simplemente... señales.
A) Comprobación nula sobredefensiva en todas partes
Verás capas de:
-
si x es Ninguno: devuelve ... -
try/except Excepción -
múltiples valores predeterminados de reserva
Por qué: La IA intenta evitar errores de ejecución en general.
Riesgo: Puede ocultar fallos reales y dificultar la depuración.
B) Funciones auxiliares genéricas que no se merecen su existencia
Como:
-
proceso_datos() -
manejar_solicitud() -
validar_entrada()
Por qué: la abstracción da una sensación de profesionalismo.
Riesgo: se termina con funciones que lo hacen todo y no explican nada.
C) Comentarios que replantean el código
Ejemplo de energía:
-
“Incrementar i en 1”
-
“Devolver la respuesta”
Por qué: La IA fue entrenada para ser explicativa.
Riesgo: los comentarios se corrompen rápidamente y generan ruido.
D) Profundidad de detalle inconsistente
Una parte es súper detallada, otra parte es misteriosamente vaga.
Por qué: Desviación del enfoque inmediata… o contexto parcial.
Riesgo: Puntos débiles ocultos en zonas imprecisas.
E) Estructura sospechosamente simétrica
Todo sigue el mismo esqueleto, incluso cuando la lógica de negocio no debería.
Por qué: A la IA le gusta repetir formas ya comprobadas.
Riesgo: los requisitos no son simétricos, sino irregulares, como los alimentos mal empaquetados.
6) Tabla comparativa: formas de evaluar cómo suele lucir el código de IA 🧪
A continuación, se presenta una comparación práctica de herramientas. No se trata de "detectores de IA", sino de comprobaciones de la realidad del código . Porque la mejor manera de identificar código cuestionable es probarlo, revisarlo y observarlo bajo presión.
| Herramienta/Enfoque | Mejor para (audiencia) | Precio | Por qué funciona (y una pequeña peculiaridad) |
|---|---|---|---|
| Lista de verificación de revisión de código 📝 | Equipos, líderes, seniors | Gratis | Fuerza preguntas de "por qué"; detecta patrones genéricos... a veces parece quisquilloso ( Prácticas de ingeniería de Google: Revisión de código ) |
| Pruebas unitarias + de integración ✅ | Funciones de envío para todos | Más o menos libre | Revela casos extremos faltantes; el código de IA a menudo carece de accesorios en producción ( Ingeniería de software en Google: Pruebas unitarias ; La pirámide de pruebas prácticas ) |
| Análisis estático / Linting 🔍 | Equipos con estándares | Gratis / Pago | Marca inconsistencias; sin embargo, no detecta errores de "ideas equivocadas" ( Documentación de ESLint ; escaneo de código de GitHub CodeQL ) |
| Comprobación de tipo (cuando corresponda) 🧷 | Bases de código más grandes | Gratis / Pago | Expone formas de datos vagas; puede ser molesto pero vale la pena ( TypeScript: comprobación de tipos estáticos ; documentación de mypy ) |
| Modelado de amenazas / Casos de abuso 🛡️ | Equipos preocupados por la seguridad | Gratis | La IA puede ignorar el uso adversario; esto la obliga a salir a la luz ( Hoja de trucos de modelado de amenazas de OWASP ) |
| Perfiles de rendimiento ⏱️ | Trabajo de backend con muchos datos | Gratis / Pago | La IA puede agregar bucles, conversiones y asignaciones adicionales: la creación de perfiles no miente ( documentación de Python: Los perfiladores de Python ) |
| Datos de prueba centrados en el dominio 🧾 | Producto + ingeniería | Gratis | La prueba de olfato más rápida: los datos falsos generan una confianza falsa ( documentación de los accesorios de PyTest ) |
| Revisión de pares / Tutorial 👥 | Mentoría + relaciones públicas críticas | Gratis | Pídale al autor que explique sus elecciones; el código similar a una IA a menudo carece de una historia ( Ingeniería de software en Google: Revisión de código ) |
Sí, la columna "Precio" es un poco tonta, porque lo caro suele ser la atención, no las herramientas. La atención cuesta... todo 😵💫.
7) Pistas estructurales en el código asistido por IA 🧱
Si desea obtener una respuesta más profunda sobre cómo suele lucir el código de IA, aléjese y observe la estructura.
1) Un nombre que es técnicamente correcto pero culturalmente incorrecto
La IA suele elegir nombres "seguros" en muchos proyectos. Pero los equipos desarrollan su propio dialecto:
-
Usted lo llama
AccountId, la IA lo llamauserId. -
Usted lo llama
LedgerEntry, la IA lo llamatransacción. -
Tú lo llamas
FeatureGate, él lo llamaconfigFlag.
Nada de esto es “malo”, pero es un indicio de que el autor no vivió dentro de su dominio durante mucho tiempo.
2) Repetición sin reutilización, o reutilización sin motivo
La IA a veces:
-
repite una lógica similar en varios lugares porque no “recuerda” todo el contexto del repositorio de una sola vez, o
-
obliga a la reutilización a través de abstracciones que ahorran tres líneas pero cuestan tres horas después.
Ese es el trato: escribir menos ahora, pensar más después. Y no siempre estoy seguro de que sea un buen trato, supongo... depende de la semana 😮💨.
3) Modularidad “perfecta” que ignora los límites reales
Verás el código dividido en módulos ordenados:
-
validadores/ -
servicios/ -
manipuladores/ -
utilidades/
Pero los límites podrían no coincidir con las estructuras de tu sistema. Un humano tiende a reflejar los puntos débiles de la arquitectura. La IA tiende a reflejar un diagrama ordenado.
8) Manejo de errores: donde el código de IA se vuelve… escurridizo 🧼
El manejo de errores es uno de los mayores indicios, porque requiere criterio , no sólo corrección.
Patrones a tener en cuenta
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Captura de excepciones amplias con registro vago ( documentación de Pylint: bare-except )
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Tragar errores y devolver valores predeterminados
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Devolver “éxito: falso” en lugar de generar fallos significativos
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Reintentar bucles sin retroceso o sin límite (o un límite elegido de manera extraña, como 3, porque 3 se siente bien) ( Guía prescriptiva de AWS: Reintentar con retroceso ; Biblioteca de constructores de AWS: Tiempos de espera, reintentos y retroceso con fluctuación )
¿Qué aspecto tiene lo bueno?
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Los fallos son específicos
-
Los errores son procesables
-
El registro incluye contexto (identificadores, entradas, estado relevante)
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Los datos confidenciales no se almacenan en registros (la IA a veces lo olvida 😬) ( Hoja de trucos de registro de OWASP ; OWASP Top 10 2025: Errores de registro y alerta de seguridad )
Un rasgo muy humano es escribir un mensaje de error ligeramente molesto. No siempre, pero lo sabes cuando lo ves. Los mensajes de error de IA suelen ser tranquilos, como una aplicación de meditación.
9) Casos límite y realidad del producto: la “fuerza que falta” 🧠🪤
Los sistemas reales son desordenados. Los resultados de la IA a menudo carecen de esa textura.
Ejemplos de coraje que tienen los equipos:
-
Banderas de características e implementaciones parciales ( Martin Fowler: Activación de características )
-
Trucos de compatibilidad con versiones anteriores
-
Tiempos de espera extraños de terceros
-
Datos heredados que violan su esquema
-
Problemas de mayúsculas y minúsculas, codificación o configuración regional inconsistentes
-
Reglas de negocio que parecen arbitrarias porque son arbitrarias
La IA puede gestionar casos extremos si se le indica, pero si no se incluyen explícitamente, suele producir una solución de "mundo limpio". Los mundos limpios son maravillosos. Los mundos limpios tampoco existen.
Una metáfora un poco forzada: el código de IA es como una esponja nueva: aún no ha absorbido los desastres de la cocina. Ahí lo dije 🧽. No es mi mejor trabajo, pero es bastante cierto.
10) Cómo hacer que el código asistido por IA se sienta humano y, lo que es más importante, sea confiable 🛠️✨
Si usas IA para redactar código (y mucha gente lo hace), puedes mejorar considerablemente el resultado con unos pocos hábitos.
A) Inyecta tus restricciones desde el principio
En lugar de “Escribe una función que…”, intenta:
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entradas/salidas esperadas
-
necesidades de rendimiento
-
Política de errores (generar, devolver tipo de resultado, registrar + falla?)
-
convenciones de nomenclatura
-
patrones existentes en su repositorio
B) Pedir compensaciones, no sólo soluciones
Indicar con:
-
“Proporcione dos enfoques y explique las ventajas y desventajas”
-
“¿Qué evitarías hacer aquí y por qué?”
-
“¿Dónde se producirá esta interrupción en la producción?”
La IA es mejor cuando la obligas a pensar en riesgos.
C) Haz que borre el código
En serio. Pregunta:
-
“Elimina cualquier abstracción innecesaria”
-
“Reduzca esto a la versión correcta más pequeña”
-
“¿Qué partes son especulativas?”
La IA tiende a sumar. Los grandes ingenieros tienden a restar.
D) Añadir pruebas que reflejen la realidad
No sólo:
-
“devuelve el resultado esperado”
Pero:
-
entrada extraña
-
campos faltantes
-
concurrencia
-
fallos parciales
-
Comportamiento a nivel de integración ( Ingeniería de software en Google: Pruebas más amplias ; La pirámide de pruebas prácticas )
Si no haces nada más, haz esto. Las pruebas son como un detector de mentiras, y no les importa quién escribió el código 😌.
11) Notas de cierre + resumen rápido 🎯
Así es como suele verse el código de IA : suele parecer limpio, genérico, un poco sobreexplicado y demasiado complaciente. La principal señal no es el formato ni los comentarios, sino la falta de contexto: nombres de dominio, casos extremos complejos y decisiones específicas de la arquitectura que surgen al convivir con un sistema.
Resumen rápido
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El código de IA no tiene un estilo único, pero suele ser ordenado, detallado y demasiado general.
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La mejor señal es si el código refleja sus limitaciones reales y el carácter del producto.
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No te obsesiones con la detección, obsesiónate con la calidad: pruebas, revisión, claridad e intención ( Prácticas de ingeniería de Google: Revisión de código ; Ingeniería de software en Google: Pruebas unitarias ).
-
La IA está bien como primer borrador. No como último. Ese es el juego.
Y si alguien intenta avergonzarte por usar IA, francamente... ignora el ruido. Simplemente envía código sólido. El código sólido es la única flexibilidad que perdura 💪🙂.
Preguntas frecuentes
¿Cómo puedes saber si el código fue escrito por IA?
El código asistido por IA suele tener un aspecto demasiado ordenado, casi de manual: formato consistente, estructura uniforme, nombres genéricos (como data , items , result ) y mensajes de error precisos y pulidos. También puede llegar con una maraña de cadenas de documentación o comentarios que simplemente repiten la lógica obvia. La principal señal no es el estilo, sino la ausencia de elementos de diseño: lenguaje de dominio, convenciones de repositorios, restricciones complejas y el pegamento de casos extremos que permite que los sistemas se mantengan.
¿Cuáles son las mayores señales de alerta en el manejo de errores generados por IA?
Esté atento a capturas de excepciones generalizadas ( excepto Exception ), fallos ingeridos que devuelven valores predeterminados de forma discreta y registros imprecisos como "Se produjo un error". Estos patrones pueden ocultar errores reales y dificultar la depuración. Una gestión de errores eficaz es específica, procesable y ofrece suficiente contexto (ID, entradas, estado) sin volcar datos confidenciales en los registros. Un exceso de defensa puede ser tan arriesgado como una falta de defensa.
¿Por qué el código de IA a menudo parece demasiado diseñado o demasiado abstracto?
Una tendencia común en IA es "aparentar profesionalidad" añadiendo funciones auxiliares, capas y directorios que anticipan futuros hipotéticos. Verás ayudantes genéricos como process_data() o handle_request() , así como límites de módulo precisos que se adaptan mejor a un diagrama que a las imperfecciones de tu sistema. Una solución práctica es la sustracción: recorta las capas especulativas hasta obtener la versión correcta más pequeña que se ajuste a tus requisitos, no a los que podrías heredar más adelante.
¿Cómo se ve un buen código asistido por IA en un repositorio real?
El mejor código asistido por IA se lee como si tu equipo lo hubiera reclamado: utiliza los términos de tu dominio, se ajusta a las formas de tus datos, sigue los patrones de tu repositorio y se alinea con tu arquitectura. También refleja tus riesgos —más allá de los caminos fáciles— con pruebas significativas y una revisión intencionada. El objetivo no es "ocultar la IA", sino anclar el borrador en contexto para que se comporte como código de producción.
¿Qué pruebas exponen más rápidamente las suposiciones de que “un mundo limpio”?
Las pruebas de integración y las pruebas de casos extremos tienden a revelar problemas rápidamente, ya que los resultados de IA suelen asumir entradas ideales y dependencias predecibles. Utilice accesorios centrados en el dominio e incluya entradas inusuales, campos faltantes, fallos parciales, tiempos de espera y concurrencia donde sea necesario. Si el código solo tiene pruebas unitarias de ruta correcta, puede parecer correcto y, aun así, fallar cuando alguien presiona el botón sin probar en producción.
¿Por qué los nombres escritos por IA parecen “técnicamente correctos pero culturalmente incorrectos”?
La IA suele elegir nombres genéricos y seguros que funcionan en muchos proyectos, pero los equipos desarrollan un dialecto específico con el tiempo. Por eso, se generan discrepancias como userId vs. AccountId , o transaction vs. LedgerEntry , incluso cuando la lógica es correcta. Esta deriva en el nombre indica que el código no se escribió dentro de su dominio y sus limitaciones.
¿Vale la pena intentar detectar el código de IA en las revisiones de código?
Suele ser más productivo revisar la calidad que la autoría. Los humanos también pueden escribir código limpio y con muchos comentarios, y la IA puede producir borradores excelentes con guía. En lugar de jugar a detectives, insiste en la lógica del diseño y los puntos de probable fallo en producción. Luego, valida con pruebas, alineación de la arquitectura y disciplina de errores. Las pruebas de presión superan a las pruebas de ambiente.
¿Cómo se le puede pedir a la IA que haga que el código sea más confiable?
Empieza por introducir restricciones desde el principio: entradas/salidas esperadas, formas de datos, necesidades de rendimiento, política de errores, convenciones de nomenclatura y patrones existentes en tu repositorio. Pide compensaciones, no solo soluciones: "¿Dónde fallará esto?" y "¿Qué evitarías y por qué?". Finalmente, fuerza la sustracción: indica que elimine la abstracción innecesaria y produzca la versión correcta más pequeña antes de expandir nada.
Referencias
-
Stack Overflow - Encuesta para desarrolladores de Stack Overflow 2025 - survey.stackoverflow.co
-
GitHub - GitHub Octoverse (28 de octubre de 2025) - github.blog
-
Google - Prácticas de ingeniería de Google: el estándar de revisión de código - google.github.io
-
Abseil - Ingeniería de software en Google: pruebas unitarias - abseil.io
-
Abseil - Ingeniería de software en Google: Revisión de código - abseil.io
-
Abseil - Ingeniería de software en Google: pruebas más amplias - abseil.io
-
Martin Fowler - Martin Fowler: Activación de funciones - martinfowler.com
-
Martin Fowler - La pirámide de pruebas prácticas - martinfowler.com
-
OWASP - Hoja de referencia de modelado de amenazas de OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - Hoja de referencia para el registro de OWASP - cheatsheetseries.owasp.org
-
OWASP - Top 10 de OWASP 2025: Fallos de seguridad en registros y alertas - owasp.org
-
ESLint - Documentación de ESLint - eslint.org
-
Documentación de GitHub - Escaneo de código CodeQL de GitHub - docs.github.com
-
TypeScript - TypeScript: Comprobación de tipos estáticos - www.typescriptlang.org
-
mypy - documentación de mypy - mypy.readthedocs.io
-
Python - Documentación de Python: Los perfiladores de Python - docs.python.org
-
pytest - documentación de los accesorios de Pytest - docs.pytest.org
-
Pylint - Documentación de Pylint: bare-except - pylint.pycqa.org
-
Amazon Web Services - Guía prescriptiva de AWS: Reintento con interrupción - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services - Biblioteca de desarrolladores de AWS: Tiempos de espera, reintentos y retroceso con fluctuación - aws.amazon.com